Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 122-132

К вопросу мониторинга смещений земной поверхности методами радарной спутниковой интерферометрии

Е.А. Киселева 1 , В.О. Михайлов 1 , Е.И. Смольянинова 1 , П.Н. Дмитриев 1 
1 Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 25.09.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-122-132
При мониторинге смещений земной поверхности территорий с малым количеством техногенных, хорошо отражающих спутниковый сигнал объектов, критически важно разработать методику для выделения отражений от природных объектов, которые характеризуются невысокой амплитудой отраженного сигнала и недостаточной когерентностью на некоторых интерферометрических парах. В работе дан краткий критический обзор различных технологий, применяемых при обработке данных спутниковой радарной интерферометрии, в том числе наиболее перспективных методов совместного поиска устойчивых и распределенных отражателей APSI (Advanced Persistent Scatterer Interferometry). Рассмотрен метод адаптивной фильтрации амплитуды, разработанный в рамках идеологии APSI (Ferretti et al., 2011), и его реализация в виде модуля программного пакета StaMPS/MTI (Hooper, Segall, Zebker, 2007). Для Адлерского района г. Сочи приведены расчеты поля смещений по данным со спутника ALOS PALSAR в программном пакете StaMPS/MTI без использования каких-либо дополнительных обработок и с предварительным использованием алгоритма адаптивной фильтрации амплитуды. Число отражателей при использовании снимков после проведения предложенной в работе фильтрации амплитуды превысило 50000, против 30000 отражателей при использовании оригинальных снимков.
Ключевые слова: радары с синтезированной апертурой, интерферометрия, методы совместного поиска устойчивых и распределенных отражателей APSI
Полный текст

Список литературы:

  1. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. 416 с.
  2. Михайлов В.О., Назарян А.Н., Смирнов В.Б., Диаман М., Шапиро Н.М., Киселева Е.А., Тихоцкий С.А., Поляков С.А., Смольянинова Е.И., Тимошкина Е.П. Совместная интерпретация данных дифференциальной спутниковой интерферометрии и GPS на примере Алтайского (Чуйского) землетрясения 27.09.2003 г. // Известия РАН. Сер. Физика Земли. 2010. № 2. С. 3–16.
  3. Михайлов В.О., Киселева Е.А., Смольянинова Е.И., Дмитриев П.Н., Голубев В.И., Исаев Ю.С., Дорохин К.А., Тимошкина Е.П., Хайретдинов С.А. Некоторые проблемы мониторинга оползневых процессов с использованием спутниковых радарных снимков с различной длиной волны на примере двух оползневых склонов в районе Большого Сочи // Известия РАН. Сер. Физика Земли. 2014. № 4. С. 120–130.
  4. Bamler R., Hartl P. Synthetic aperture radar interferometry // Inverse Problems. 1998. Vol. 14 (4). P. R1–R54.
  5. Berardino P., Fornaro G., Lanari R., Sansosti E. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms // IEEE Transact. Geoscience and Remote Sensing. 2002. Vol. 40. No. 11. P. 2375–2383.
  6. Ferretti A., Prati C., Rocca F. Permanent scatterers in SAR interferometry // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2001. Vol. 39. No. 1. P. 8–20.
  7. Ferretti A., Fumagalli A., Novali F., Prati C., Rocca F., Rucci A. A new algorithm for processing interferometric datastacks: Squeesar // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. Vol. 49. No. 9. P. 3460–3470.
  8. Hanssen R. Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer, 2001. 328 p.
  9. Hooper A., Segall P., Zebker H. Persistent Scatterer InSAR for Crustal Deformation Analysis, with Application to Volcan Alcedo, Galapagos // J. Geophysical Research. 2007. Vol. 112. B07407. DOI: 10.1029/2006JB004763.
  10. Kampes B.M. Radar interferometry: persistent scatterer technique. Springer, 2006. 220 p.
  11. Lanari R., Manzo M., Pepe A., Yang Y., Tizzani P., Zeni G. A full exploitation of the enhanced SBAS-DInSAR approach in volcanic and seismogenic areas // Proc. IGARSS 2013. Melbourne 21–26 July 2013.
  12. Monti Guarnieri A., Tebaldini S. On the exploitation of target statistics for sar interferometry applications // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2008. Vol. 46. No. 11. P. 3436–3443.
  13. Samiei-Esfahany S., Martins J.E., van Leijen F., Hanssen R.F. Phase Estimation for Distributed Scatterers in InSAR Stacks Using Integer Least Squares Estimation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. Vol. 54. No. 10. P. 5671–5686.
  14. Samsonov S.V., Tiampo K.F., Rundle J.B. Application of DInSAR GPS optimization for derivation of three dimensional surface motion of the southern California region along the San Andreas fault // Computers and Geosciences. 2008. Vol. 34. P. 503–514.
  15. Stephens M.A. Use of the Kolmogorov-Smirnov, Cramér-Von Mises and related statistics without extensive tables // J. Royal Statistical Society. Ser. B (Methodological). 1970. Vol. 32. No. 1. P. 115–122.
  16. Wang M., Li T., Jiang L. Monitoring reclaimed lands subsidence in Hong Kong with InSAR technique by persistent and distributed scatterers // Natural hazards. 2016. Vol. 81. No. 1. P. 541–543.